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Cache-Partitionierung im Kontext von Co-Scheduling

Author:
Weidendorfer, Josef [DBLP] ;
Trinitis, Carsten [DBLP] ;
Rückerl, Sebastian [DBLP] ;
Klemm, Michael [DBLP]
Abstract
Neuere Mehrkern-Architekturen, die allen Rechenkernen einen gemeinsam nutzbaren Cache zur Verfügung stellen, besitzen die Fähigkeit, diesen Cache dynamisch zwischen den Kernen aufzuteilen. Die Partitionierbarkeit ist dafür gedacht, sogenannten Cloud-Anbietern zu erlauben, einzelne Kerne an Kunden zu vermieten, ohne dass deren Rechenlasten sich gegenseitig beeinflussen oder Seitenkanäle zum Abgreifen von Daten entstehen. Cache-Partitionierung lässt sich aber auch gewinnbringend dafür einsetzen, mehrere Anwendungen aus dem Hochleistungsrechnen so auf Mehrkern-Architekturen ablaufen zu lassen, dass sie sich gegenseitig auf der gemeinsam nutzbaren Cache-Ebene nicht stören und dynamisch eine jeweils passende Cache-Größe zur eigenen Verfügung haben. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse zur Cache-Partitionierung mittels Cache Allocation Technology CAT) und deren Auswirkungen auf Co-Scheduling-Strategien im Hochleistungsrechnen vorgestellt.
  • Citation
  • BibTeX
Weidendorfer, J., Trinitis, C., Rückerl, S. & Klemm, M., (2017). Cache-Partitionierung im Kontext von Co-Scheduling.   PARS-Mitteilungen: Vol. 34, Nr. 1. Berlin: Gesellschaft für Informatik e.V., Fachgruppe PARS. (S. 114-125).
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DateienGroesseFormatAnzeige
PARS-2017_paper_10.pdf903.7Kb PDF View/Open

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More Info

ISSN: 0177-0454
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2017
Language: de (de)
Content Type: Text/Journal Article
Collections
  • PARS-Mitteilungen 2017 [13]

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